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基于现代时间序列分析的动态数据处理方法研究

目录第1-8页
摘要第8-9页
Abstract第9-11页
符号说明第11-12页
第一章 绪论第12-17页
   ·动态测量数据处理方法的发展第12-13页
   ·自适应因子及有色噪声处理方法的研究现状及问题分析第13-15页
     ·自适应因子问题的研究概况第13-14页
     ·有色噪声处理方法的研究概况第14-15页
   ·本文研究的主要内容第15-17页
第二章 几种常用的动态测量数据处理方法研究第17-31页
   ·Wiener滤波第17-19页
     ·Wiener滤波器的构造第17-18页
     ·Wiener滤波器参数的求解第18-19页
   ·Kalman滤波第19-21页
     ·Kalman滤波器和预报器第19-20页
     ·Kalman平滑器第20-21页
   ·现代时间序列分析方法第21-24页
     ·状态空间模型与ARMA模型的转化第21-22页
     ·白噪声估值器第22-23页
     ·基于白噪声估计理论的状态估值器设计第23-24页
   ·三种动态测量数据处理方法之间的关系第24-30页
     ·稳态Kalman滤波与Wiener滤波的关系第24-26页
     ·现代时间序列分析方法与Wiener滤波的关系第26-27页
     ·现代时间序列分析方法与Kalman滤波的关系第27-28页
     ·算例与分析第28-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 自适应序贯平差理论第31-45页
   ·含有自适应因子的序贯平差第31-36页
     ·经典序贯平差第31-32页
     ·自适应序贯平差公式推导第32-33页
     ·自适应因子的取值范围第33-34页
     ·算例与分析第34-36页
   ·用谱分解法求解自适应因子第36-44页
     ·常见的自适应因子确定方法第36-38页
     ·不适定方程正则化解的谱分解形式第38-39页
     ·自适应序贯平差正则化解的谱分解形式第39-41页
     ·均方误差的性质及自适应因子的求解第41-42页
     ·算例与分析第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 有色噪声随机模型的级数表示及其补偿法第45-67页
   ·白噪声和有色噪声基本概念第45-46页
   ·有色噪声对参数估计的影响及模型级数的展开第46-51页
     ·有色噪声对序贯最小二乘参数估值的影响第47-48页
     ·有色噪声对Kalman滤波解的影响第48-50页
     ·有色噪声随机模型的级数表示第50-51页
   ·系统状态噪声为有色噪声的处理方法研究第51-57页
     ·状态向量扩展法第51-52页
     ·基于噪声随机模型级数展开的滤波器设计第52-54页
     ·算例与分析第54-57页
   ·有色噪声条件下粗差的辨识与处理第57-66页
     ·粗差对Kalman滤波解的影响第58-59页
     ·相邻观测值组差法第59-60页
     ·粗差辨识函数的建立及滤波器的设计第60-62页
     ·算例与分析第62-66页
   ·本章小结第66-67页
第五章 有色噪声条件下加权观测融合方法研究第67-77页
   ·信息融合技术产生的背景及原理与方法第67-69页
     ·信息融合技术产生的背景及原理介绍第67-68页
     ·信息融合的方法第68-69页
   ·基于有色噪声模型级数展开的加权观测融合方法第69-75页
     ·加权观测融合方法第70-71页
     ·有色噪声模型的级数展开及滤波器的构造第71-72页
     ·算例与分析第72-75页
   ·本章小结第75-77页
第六章 有色噪声处理方法在GPS导航中的应用第77-84页
   ·伪距导航解算第77-78页
   ·结合伪距观测量的Kalman滤波模型第78-79页
   ·有色噪声处理方法实测算例第79-83页
     ·有色观测噪声及粗差处理方法研究第79-81页
     ·系统有色状态噪声处理方法研究第81-83页
   ·本章小节第83-84页
第七章 总结及下一步研究工作第84-86页
   ·论文总结第84-85页
   ·下一步研究工作第85-86页
参考文献第86-92页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第92-94页
致谢第94页
论文为测绘学院硕士学位论文创新与创优基金资助项目第94页

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